DNN Retraining Method Reducing Accuracy Degradation in Packet-Lossy Environments

Q: 이 논문에서 정의한 협력 지능이란 무엇인가?

협력 지능은 모바일 기기와 클라우드 간에 인공지능 연산을 나누어 처리하는 프레임워크다. 모바일 기기의 제한된 리소스로 처리하기 어려운 방대한 연산을 클라우드의 고성능 연산 능력을 활용하여 빠르게 수행할 수 있도록 한다.

Q: 패킷 손실 환경에서 심층 신경망의 정확도 감소를 줄이는 방법은 무엇인가?

연구 결과, 실제 패킷 손실 상황을 모방하여 연속된 특징 손실을 모델링하고, 서버에서 실행되는 출력 서브 심층 신경망만을 재학습하는 방법이 효과적이다. 이는 통신 환경 변화에 강건하며 모바일 기기의 저장 공간 부담을 줄여 정확도 저하를 최소화한다.

김동휘; 임유진; 한승하; 김정래

doi:10.5626/JOK.2023.50.3.285

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김동휘 (성균관대학교) 임유진 (성균관대학교) 한승하 (삼성전자) 김정래 (성균관대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.50 No.3

발행연도: 2023.3

수록면: 285 - 293 (9page)

DOI: 10.5626/JOK.2023.50.3.285

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초록· 키워드

모바일 기기가 부족한 연산 용량으로 복잡해지는 심층신경망 모델들을 처리하기 위해 클라우드 서버와 협력해 처리하는 협력 지능이 도입되었다. 협력지능은 많은 양의 특징 데이터들을 서버로 전송하는데 시간을 많이 소모한다. 사용자 데이터그램 프로토콜(UDP)을 사용하면 이를 개선할 수 있지만 전송과정에서 패킷 손실이 발생하면 추론의 정확도가 떨어진다. 본 논문은 패킷 손실로 인한 연속된 특징 손실을 모델링하여 서버에서 실행되는 층들만을 재학습하는 방법으로 정확도 저하를 줄이고, 통신 환경 변화에 강건하며 모바일 기기의 저장 공간 부담을 줄이는 재학습 방법을 제안한다.

#심층 신경망 #협력 지능 #사용자 데이터그램 프로토콜 #패킷 손실 #연속된 특징 손실 #재학습 #Deep Neural Network #collaborative intelligence #user datagram protocol #packet loss #continuous feature loss #retraining

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